Có thể bạn chưa từng nghe qua, nhưng nhiếp ảnh điện toán đã và đang là yếu tố chịu trách nhiệm hầu hết đối với những bước tiến đáng kinh ngạc về chất lượng mà camera trên điện thoại thông minh đã đạt được trong gần một thập kỷ qua.

Vậy nhiếp ảnh điện toán thực sự là gì? Hãy cùng tìm hiểu ngay sau đây.

Sự kỳ diệu của nhiếp ảnh điện toán

Về cơ bản, bạn có thể hiểu nhiếp ảnh điện toán là kỹ thuật tận dụng tối đa sức mạnh xử lý sẵn có của hệ thống, kết hợp với các thuật toán thông minh nhằm nâng cao chất lượng hình ảnh mà không cần nâng cấp quá nhiều về mặt phần cứng.

Nói theo cách dễ hiểu hơn, nhiếp ảnh điện toán sử dụng phần mềm kỹ thuật số để nâng cao chất lượng ảnh chụp từ camera. Công nghệ này được sử dụng phổ biến và đóng vai trò nổi bật nhất trên điện thoại thông minh. Trong thực tế, nhiếp ảnh điện toán chính là đối tượng đảm nhận công việc nặng nhọc nhất trong quá trình tạo ra những hình ảnh tuyệt đẹp mà bạn thấy trên màn hình.

Sự cải thiện nhanh chóng chất lượng ảnh chụp trên điện thoại thông minh trong vài năm qua có thể bắt nguồn phần lớn từ những cải tiến mạnh mẽ về phần mềm, chứ chưa hẳn là do cấu hình phần cứng (cảm biến, thấu kính, chip xử lý…). Có thể thấy rõ điều này qua thực tế rằng chất lượng ảnh chụp trên sản phẩm của một số nhà sản xuất lớn, như Apple và Google, liên tục được cải thiện rõ rệt qua từng năm, trong khi gần như không có bất cứ sự thay đổi thực sự mạnh mẽ nào về cảm biến máy ảnh vật lý.

Nhiếp ảnh điện toán quan trọng như thế nào?

Quy trình tạo ra một bức ảnh kỹ thuật số có thể được chia thành hai phần: Thành phần vật lý và phần mềm xử lý hình ảnh. Thành phần vật lý là quy trình thực tiễn của ống kính chụp ảnh, liên quan đến những thứ như kích thước của cảm biến, tốc độ ống kính và độ dài tiêu cự... Khi nói đến quá trình này, những chiếc máy ảnh truyền thống (như DSLR) thực sự tỏa sáng.

Phần thứ hai là xử lý hình ảnh. Đây là lúc phần mềm sử dụng các kỹ thuật tính toán để cải thiện chất lượng của bức ảnh. Các kỹ thuật xử lý này sẽ có sự khác biệt tùy theo từng sản phẩm cũng như nhà sản xuất. Tuy nhiên, nói chung, quy trình này nhắm đến mục tiêu duy nhất là khắc phục những nhược điểm của phần cứng để tạo ra một bức ảnh với chất lượng tối ưu.

Ngay cả những mẫu điện thoại cao cấp nhất cũng có xu hướng sử dụng cảm biến nhỏ và ống kính chậm do thiết kế đặc thù của khung máy. Đây là lý do chúng phải nhờ đến các phương pháp xử lý ảnh dựa trên phần mềm để tạo ra những bức ảnh ấn tượng.

Tuy nhiên, có một số điều mà máy ảnh truyền thống có thể làm mà máy ảnh điện thoại thông minh không làm được. Thực tế này chủ yếu là do chúng sở hữu cảm biến lớn hơn, phần cứng chuyên dụng hơn hay ống kính có thể thay thế.

Nhưng cũng không ít lợi thế mà máy ảnh kỹ thuật số của smartphone có thể làm được còn máy ảnh truyền thống thì không. Tất cả nhờ vào phần mềm chụp ảnh đi kèm.

Các kỹ thuật nhiếp ảnh điện toán

Có không ít kỹ thuật nhiếp ảnh tính toán mà điện thoại thông minh sử dụng để tạo ra những bức ảnh tuyệt vời. Điều quan trọng là chúng có tính chất “xếp chồng”. Đó là một quá trình mà trong đó, máy ảnh chụp nhiều ảnh vào những khoảnh khắc khác nhau, với độ phơi sáng hoặc tiêu cự không giống nhau. Sau đó, những bức ảnh này được xử lý và kết hợp với nhau bằng phần mềm để giữ lại các chi tiết tốt nhất, qua đó tạo nên một bức ảnh hoàn hảo.

Sự “sếp chồng” này là nhân tố tạo ra hầu hết các bước tiến lớn trong chất lượng ảnh chụp trên thiết bị di động trong vài năm qua, và nó được sử dụng trong hầu hết các mẫu smartphone hiện đại.

Đây cũng là công nghệ có liên quan mật thiết với khả năng chụp ảnh dải động cao (HDR). HDR là một kỹ thuật xử lý hình ảnh trong đó camera chụp nhiều bức ảnh ở các mức phơi sáng khác nhau (bằng cách thay đổi tốc độ màn trập). Sau đó, nó kết hợp các hình ảnh lại để nhấn mạnh bóng và điểm nổi bật. HDR hiện là một tính năng “phải có” trên bất kỳ mẫu điện thoại thông minh cao cấp nào.

Pixel binning là một quy trình khác được sử dụng bởi máy ảnh smartphone có cảm biến megapixel cao. Thay vì xếp chồng các bức ảnh lên nhau, nó kết hợp các pixel liền kề trong một hình ảnh có độ phân giải cực cao. Kết quả đầu ra cuối cùng được giảm kích thước trở thành bức ảnh chi tiết hơn, ít nhiễu hơn.

Bên cạnh đó, hệ thống camera trên điện thoại thông minh tuyệt vời ngày nay cũng thường được đào tạo với mạng nơ-ron nhân tạo, là một chuỗi các thuật toán xử lý dữ liệu dựa trên AI - mô phỏng những gì bộ não con người có thể làm. Các mạng nơ-ron này có thể nhận ra yếu tố nào tạo nên một bức ảnh đẹp, sau đó tự động thực hiện những tinh chỉnh cần thiết.

Nhiếp ảnh điện toán trong thực tế

Hầu như mọi bức ảnh chúng ta chụp bằng điện thoại thông minh đều đã trải qua các phần mềm xử lý để tối ưu chất lượng. Có thể kể đến những tính năng đáng chú ý sau đây:

• Chế độ chụp đêm (Night mode): Quy trình này sử dụng kỹ thuật xử lý HDR để kết hợp các ảnh được chụp trên một phạm vi các dải phơi sáng khác nhau nhằm mở rộng độ động của ảnh chụp trong điều kiện thiếu sáng. Bức ảnh cuối cùng sẽ chứa nhiều chi tiết hơn và sáng hơn rõ rệt.
• Chụp ảnh thiên văn (Astrophotography): Một biến thể của chế độ chụp đêm, tính năng này có sẵn trong smartphone Google Pixel. Nó cho phép máy ảnh chụp những hình ảnh chi tiết của bầu trời đêm, có thể thấy rõ các ngôi sao và thiên thể.
• Chế độ chân dung (Portrait mode): Tên của chế độ này có thể khác nhau tùy theo cách gọi của nhà sản xuất. Nhưng nhìn chung, nó giúp tạo ra hiệu ứng độ sâu trường ảnh và làm mờ hậu cảnh phía sau đối tượng chủ thể trong ảnh. Công nghệ này sử dụng phần mềm để phân tích độ sâu của một đối tượng so với các đối tượng khác trong ảnh và sau đó làm mờ những đối tượng có vẻ ở xa hơn. Có thể gọi đơn giản đây là chế độ chụp chân dung xóa phông.
• Chụp toàn cảnh (Panorama): Một chế độ chụp có sẵn trên hầu hết các mẫu điện thoại thông minh hiện đại. Nó cho phép bạn ghép các hình ảnh bên cạnh nhau và sau đó kết hợp chúng thành một hình ảnh rộng, có độ phân giải cao.
• Deep Fusion: Được giới thiệu trên iPhone 11 năm 2020. Quy trình này sử dụng công nghệ mạng thần kinh để giảm đáng kể nhiễu và cải thiện chi tiết trong ảnh chụp. Nó đặc biệt phát huy hiệu quả trong chụp ảnh thiếu sáng.